【摘 要】
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随着科技的进步,智能化生产在农业领域中的影响也越来越大。机器人的移动问题是智能化设备投入到实际生产中所要面临的最基本的问题。本论文所研究的基于机器视觉的农业大棚机器人路径识别与自主巡航将帮助机器人在农业大棚中摆脱道路边缘检测或者标志物引导,从而更好的实现其自主移动的能力,具体的研究内容如下:1.通过实地调查草莓大棚的布局与种植情况,确定了机器人摄像头的安装位置以及角度,以确保机器人能够采集到有效图
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随着科技的进步,智能化生产在农业领域中的影响也越来越大。机器人的移动问题是智能化设备投入到实际生产中所要面临的最基本的问题。本论文所研究的基于机器视觉的农业大棚机器人路径识别与自主巡航将帮助机器人在农业大棚中摆脱道路边缘检测或者标志物引导,从而更好的实现其自主移动的能力,具体的研究内容如下:1.通过实地调查草莓大棚的布局与种植情况,确定了机器人摄像头的安装位置以及角度,以确保机器人能够采集到有效图像。通过测试对比,选定超绿法用于图像的灰度化处理,并选择高斯滤波作为预处理中的图像滤波方式,用于去除图像噪声。2.运用RGB颜色空间理论,对大棚道路环境进行了数据分析。提出超绿法+OTSU,过红指标+OTSU,和自定义阈值G-B+X三种方式对图像进行二值化,并最终得出超绿法+OTSU处理后的图像对于本项目的研究最理想。3.选取开运算作为本项目的形态学处理方法,并将核值设定为50,能有效的保留道路的信息,并能将作物直接的大面积空洞很好的填充.该方法为道路类型的鉴别提供良好的测试样本。4.对大棚内道路进行模型的建立,然后通过道路占比将图像转换成四维向量。该向量将作为KNN算法的训练集,用来对道路进行识别与分类。将600张通过摄像头采集的图像经过拉伸与旋转生成7800张图像,放入到道路识别模型中进行测试。最终确定出合适的道路宽度是占图像面积30%-40%,合适的偏航角度在±4°之间。然后通过对识别出来的道路编写相对应的执行程序,使得机器人实现在大棚内的道路上进行行进。5.通过观察大棚布局,在地图上设计机器人的行走路线。通过在该条路线上的模拟巡航,找到其运动的规律并对路线进行总结。再将行进策略配以不同的运动速度将机器人放入场地进行测试。根据数据可以总结出,机器人运行速度在7cm/s的情况下能够较好的完成标准化大棚的全场景巡航。
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